一、算法流程：二、约会网站实例流程：三、代码详解：import numpy as npimport operatorimport matplotlib.pyplot as pltdef classify(inX, dataset, labels, k):"""inX 是输入的测试样本，是一个[x,

一 卷积操作：在pytorch搭建起网络时，大家通常都使用已有的框架进行训练，在网络中使用最多就是卷积操作，最熟悉不过的就是torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)通过上面的输入发现想自定义自己的卷积核，比如高斯...

form:http://tieba.baidu.com/p/3013551686?pid=49703036815&see_lz=1#先从回归(Regression)问题说起。我在本吧已经看到不少人提到如果想实现强AI，就必须让机器学会观察并总结规律的言论。具体地说，要让机器观察什么是圆的，什么是方的，区分各种颜色和形状，然后根据这些特征对某种事物进行分类或预测。其实这就是回归问题。

在统计和最优参数选取时,统计误差以及残差是两个紧密相关,但同时又极易混淆的概念.两者都是对"样本值偏离均值"的测量. 样本误差是指样本对母本(无法观察到的)均值及真实值的均值的偏离. 残差则是指样本和观察值(样本总体)或回归值(拟合)的差额. 拟合值是统计模型的拟合结果,是依据拟合模型得出的,应该是的值; 误差和残差的差异distinction在回归中尤其重要, 精细的残差即通

目录介绍方案一：介绍随着深度学习的发展，神经网络已经深入各行各业，这里主要介绍下神经网络对图像的重建问题，这里图像重建可以是图像超分辨，图像增强，图像去噪等等。由于现在的显卡显存的限制，对于分辨率比较大的图像来说，直接将原图作为输入往往会导致显存不够，通常的处理的办法是将原图进行切块处理，对图像块进行重建，然后将图像块进行拼接。下面将一一介绍其方案以优...

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一：损失函数，代价函数，目标函数定义首先给出结论：损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。代价函数（Cost Function ）是定义在整个训练集上的，是所有样本误差的平均，也就是损失函数的平均。目标函数（Object Function）定义为：最终需要优化的函数。等于经验风险+结构风险（也就是Cost Function + 正则化项）。关于目标函数和

贝叶斯分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。1  分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当

一、PCA简介1. 相关背景主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会。在许多领域的...

1、SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其位置、尺度、旋转不变量，此算法由 David Lowe在1999年所发表，2004年完善总结。其应用范围包含物体辨识、机器人地图感知与导航、影像缝合、3D模型建立、手势辨识、影像追踪和动作比